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저자정보
Peter Somers (University of Stuttgart) Simon Holdenried-Krafft (University of Tübingen) Johannes Zahn (University of Tübingen) Johannes Schüle (University of Stuttgart) Carina Veil (University of Stuttgart) Niklas Harland (University Hospital of Tübingen) Simon Walz (University Hospital of Tübingen) Arnulf Stenzl (University Hospital of Tübingen) Oliver Sawodny (University of Stuttgart) Cristina Tarín (University of Stuttgart) Hendrik P. A. Lensch (University of Tübingen)
저널정보
대한의용생체공학회 Biomedical Engineering Letters (BMEL) Biomedical Engineering Letters (BMEL) Vol.13 No.2
발행연도
2023.5
수록면
141 - 151 (11page)
DOI
https://doi.org/10.1007/s13534-023-00261-3

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Monocular depth estimation from camera images is very important for surrounding scene evaluation in many technical fieldsfrom automotive to medicine. However, traditional triangulation methods using stereo cameras or multiple views with theassumption of a rigid environment are not applicable for endoscopic domains. Particularly in cystoscopies it is not possibleto produce ground truth depth information to directly train machine learning algorithms for using a monocular image directlyfor depth prediction. This work considers first creating a synthetic cystoscopic environment for initial encoding of depthinformation from synthetically rendered images. Next, the task of predicting pixel-wise depth values for real images is constrainedto a domain adaption between the synthetic and real image domains. This adaptation is done through added gatedresidual blocks in order to simplify the network task and maintain training stability during adversarial training. Training isdone on an internally collected cystoscopy dataset from human patients. The results after training demonstrate the ability topredict reasonable depth estimations from actual cystoscopic videos and added stability from using gated residual blocks isshown to prevent mode collapse during adversarial training.
#Neural networks · Domain adaptation · Depth estimation · Endoscopy · Synthetic data

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